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Enregistrement W2764209371 · doi:10.1109/jqe.2017.2762400

An Accurate Method of Modeling Self-Assembled InAs/InGaAsP/InP (001) Quantum Dot With Double-Capping Procedure

2017· article· en· W2764209371 sur OpenAlexaff
Yiling Xiong, Xiupu Zhang

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Quantum Electronics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotPhotoluminescenceMaterials scienceExcitonSubstrate (aquarium)Gallium arsenideCondensed matter physicsOptoelectronicsQuantum dot laserMolecular physicsPhysicsSemiconductorSemiconductor laser theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The double-capping procedure has been widely used to control the size distribution of self-assembled InAs/InGaAsP quantum dots during the growth on a (001) InP substrate. However, the conventional simulation method referred to one-step model does not include this procedure, which may lead to inaccuracy in modeling of quantum dots. An accurate method of modeling a single quantum dot including a thorough elastic strain analysis is proposed and developed in this paper. The confinement potential profiles are found significantly different between the two models. A series of settings (i.e., dot heights, dot base sizes, and dot shapes) is considered. The electronic band structure is calculated by using the eight-band $k \cdot p$ model. By comparing with the photoluminescence measurements in previously published works, it is found that the obtained optical transition energies using the accurate two-step model are in better agreement. The bright exciton splitting is found larger in terms of fine structures. Moreover, the impact of the quaternary compositions (arsenic mole fraction) of barrier material is for the first time systematically studied by using this accurate model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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